根据Gartner的数据，毫无疑问，人工智能的使用在企业中呈爆炸式增长——仅在过去两年中增长了两倍。

到 2025 年，随着市场的不断成熟，人工智能将成为基础设施决策的首要驱动力。

Liqid项目管理执行董事 Ben Bolles 表示，当与边缘计算和混合云环境等不断增长的技术驱动的需求组合在一起时，计算需求将增加 10 倍。

拥有遗留基础设施的组织？他指出，他们将被抛在后面。

这就是可组合数据中心基础设施可以证明是宝贵资产的地方。通过这种方法，高性能工作负载和应用程序与底层硬件分离，创建了数据中心资源池，它们将在其中最有效地随时运行。

结果：根据 Bolles 的说法，性能、效率、敏捷性和可扩展性都得到了提高。

Liqid 在本周举行的 Dell Technologies World 2022 上展示了可组合内存的潜力。该软件公司已与三星和 Tanzanite Silicon Solutions 合作，使用 Liqid Matrix 可组合分解基础设施 (CDI) 软件，通过 Compute Express Link (CXL) 2.0 协议对现实世界的可组合内存场景进行建模。

“凭借 CXL 提供的突破性性能，该行业将能够更好地支持和理解未来几年预测的大规模 AI 创新浪潮，”Bolles 说。“通过将动态随机存取存储器 (DRAM) 与 CPU 分离，CXL 使我们能够在性能、基础设施灵活性和更可持续的资源效率方面取得里程碑式的成果，让组织做好准备，以应对随着 AI 快速发展而面临的行业架构挑战数据的。”

据Reportlinker称，可组合基础设施市场在 2022 年至 2027 年期间将以近 25% 的复合年增长率增长。根据市场情报平台的数据，这受到业务分析工作量增加、客户期望增加、方法实施的推动例如 devops、自动化和标准化工具的兴起以及混合云的日益普及。

Dell塔式服务器的 Liqid 实验室配置通过利用三星和 Tanzanite 硅和内存技术来探索该技术的功能。这演示了跨两个主机分配的集群/分层内存，由 Liqid Matrix CDI 软件编排。Bolles 说，总而言之，它展示了满足不断变化和不断增长的基础设施需求所必需的效率和灵活性。

Bolles 表示，Liqid Matrix 与 GPU 和高性能 NVMe、FPGA、持久内存和其他加速器设备一起汇集和组合内存。该软件为 CXL 提供本机支持，CXL 是行业支持的开放标准高速缓存一致性互连，用于处理器、内存扩展和加速器。

此过程可以灵活和快速地将精确的资源量组合到主机服务器中，并将未充分利用的资源移动到其他服务器以满足工作负载需求。

Liqid 最近还宣布了其新的 Liqid ThinkTank AI 系统的普遍可用性。Bolles 说，这使用软件根据需要将尽可能多的 GPU 分配给服务器——无论这些 GPU 的物理设计是否适合——从而加快获得结果的时间、快速部署和 GPU 扩展。这可以支持 AI 工作流程中最具挑战性的工作负载，从数据准备和分析到训练和推理。

Bolles 强调了一个事实，即传统静态服务器无处不在，但在部署和扩展方面效率低下。它们限制了性能，资源利用不佳，并且难以与 NVMe 存储和其他下一代加速器（如 FPGA 和存储级内存）相平衡。

但是可组合的数据中心服务器基础设施使用户能够通过软件管理所谓的裸机硬件资源，从而使人工智能民主化。Bolles 表示，采用 CXL 技术可以让组织从硬件投资中获得最大价值，并实现指数级更高的性能、降低的软件堆栈复杂性、更低的整体系统成本以及其他效率和可持续性收益，例如减少物理和碳足迹。

这样，用户就不必专注于维护硬件；相反，他们可以专注于增加目标工作负载的结果时间。

跨越 CXL 织物的组合记忆

Bolles 补充说，Liqid 的不同之处在于其软件工具和跨 CXL 织物组成内存的能力。通常是一个复杂、耗时的过程，现在可以在几分钟内完成。

这家总部位于科罗拉多州的公司凭借其软件获得了巨大的吸引力，于 2021 年 12 月筹集了 1 亿美元的 C 轮融资，由 Lightrock 和 DH Capital 共同领投。Liqid Matrix 软件还被用于为美国国家科学基金会制造价值 500 万美元的超级计算机，以及价值 5200 万美元的三台国防部超级计算机。Bolles 预计这种增长将继续。“凭借 CXL 提供的突破性性能，该行业将更好地支持和理解未来几年预测的大规模人工智能创新浪潮，”他说。

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